报告题目：用户复杂兴趣建模的推荐算法研究
报告人：李自豪 悉尼科技大学&武汉大学博士研究生
报告摘要：
随着数字技术与智能算法的快速发展，推荐系统已由信息筛选工具演化为支撑数字社会运行的重要基础设施，广泛服务于社会治理、数字经济等关键场景。用户兴趣偏好建模作为推荐系统的核心目标，正面临用户行为日益丰富、兴趣多样性与不确定性不断增强等现实挑战。本报告聚焦复杂兴趣建模这一关键科学问题，系统分析现有方法的局限性，从兴趣动态性、时变性、多样性、不确定性、可解释性以及长尾兴趣建模等多个维度展开研究，旨在构建更加鲁棒、可解释的推荐系统。
报告人简介：
李自豪，悉尼科技大学和武汉大学博士研究生。研究方向为推荐系统与大语言模型，包括序列推荐、高效微调、可控文本生成等。完成腾讯微信犀牛鸟专项研究计划。以第一作者在国际学术会议和期刊发表论文 12 篇，包括 WWW、ACL、WSDM、CIKM、TOIS 和 CSUR 等。担任 Information Processing & Management 期刊编委会成员，并作 PC Member 参与 SIGIR、WWW、MM、IJCAI、WSDM 等国际会议，同时为 ACL ARR、ICML、MM、TKDE、TNNL
报告时间：2026年3月24日（星期二）上午8：30
报告地点：吉林大学正新楼三楼报告厅
